李泳耀，丛　明，廖忠情，孙宗余，李宏坤

(1. 大连新宇理工科技开发中心有限公司，辽宁 大连　116024;2. 大连理工大学 机械工程学院，辽宁 大连　116023;3. 一汽解放汽车有限公司无锡柴油机厂，江苏 无锡　214026)



机床热误差建模技术研究及试验验证*

李泳耀1，2，丛明1，2，廖忠情1，2，孙宗余3，李宏坤1，2

(1. 大连新宇理工科技开发中心有限公司，辽宁 大连116024;2. 大连理工大学 机械工程学院，辽宁 大连116023;3. 一汽解放汽车有限公司无锡柴油机厂，江苏 无锡214026)

摘要：针对机床热误差补偿技术中预测模型建立的问题，综合多元线性回归及Bp神经网络的优点，提出一种机床热误差建模新方法。由不同样本数据建立若干多元线性回归模型，依据统计学理论筛选出预测精度及鲁棒性高的回归模型，预处理后将其结果输入到Bp神经网络中进行非线性拟合建模，在不断调节网络权值及对神经网络训练的基础上，最终建立热误差补偿模型。在卧式加工中心上进行试验验证，主轴Z向最大热误差从17.895μm减小到1.654μm。

关键词：热误差模型；多元线性回归；统计学；Bp神经网络

0引言

机床热误差是由其零部件间因温升变化而导致不同程度的热变形引起的，最终会反映到刀具和工件上，引起其相对位置的偏移，降低机床的加工精度[1]。大量研究表明，热误差占机床总误差的比例往往在40%~80%，越是精密的机床，所占比例越大[2-3]。热误差补偿技术是一种有效提高机床加工精度的方法[4]，而实现热误差补偿的前提是进行机床温度测点优化及热误差建模。……